Публикации по теме 'dimensionality-reduction'


От многомерного хаоса к низкомерной ясности: пошаговое руководство с геометрическими…
Вы устали смотреть на точечные диаграммы, которые не имеют никакого смысла? Хотели бы вы, чтобы был способ визуализировать многомерные данные интуитивно понятным и информативным способом? Посмотрите не дальше, чем на t-SNE — мощную технику уменьшения размерности, которая использовалась в таких разных областях, как геномика, нейробиология и компьютерное зрение. В этой статье мы рассмотрим все плюсы и минусы t-SNE, который начинается с его основных принципов. Мы рассмотрим все, от..
Урок 21  — «Машинное обучение: методы уменьшения размерности» — «Анализ основных компонентов…
На этом уроке мы обсудим анализ основных компонентов (PCA), популярный метод уменьшения размерности, используемый в машинном обучении для преобразования функций набора данных в представление с меньшим размером. Мы сосредоточимся на построении интуиции вокруг этой концепции и на том, почему это важно. Уменьшение размерности — это метод, используемый для уменьшения количества объектов в наборе данных при сохранении как можно большего количества информации. Это может помочь повысить..
Неконтролируемое обучение: руководство по машинному обучению для начинающих
Неконтролируемое обучение — это тип алгоритма машинного обучения, который включает обнаружение шаблонов и структур в данных без необходимости явного контроля или помеченных примеров. При неконтролируемом обучении модели машинного обучения предоставляется набор данных или меток без какого-либо предопределенного результата для прогнозирования или каких-либо предварительных знаний об основных отношениях между функциями. Обучение без учителя широко используется в различных областях, включая..
Уменьшение размерности в машинном обучении
Сделайте вашу модель менее сложной и упростите изучение шаблона Термин «размерность» описывает количество входных переменных или характеристик набора данных. Вы можете уменьшить количество входных переменных в наборе данных с помощью методов уменьшения размерности. Проклятие размерности — это явление, при котором увеличение входных признаков делает задачу прогнозного моделирования более сложной для моделирования. Методы анализа и сокращения размерности широко применяются в мире..
Линейный дискриминантный анализ — обучайтесь интуитивно : Learning-1
Линейный дискриминантный анализ - обучайтесь интуитивно: обучение-1 Математическая интуиция в LDA Мы знаем PCA , неконтролируемый метод уменьшения размерности, но нам нужен какой-то другой метод, который является контролируемым методом, который разделяет классы и сохраняет разделение классов и сохраняет дисперсию данных. Одним из таких методов является LDA — Линейный дискриминантный анализ , контролируемый метод , обладающий свойством сохранять разделение классов и..
ChatGPT сломал Интернет. Не позволяйте этому разорить банк.
ChatGPT покорил мир, набрав 100 миллионов пользователей менее чем за 2 месяца (на что у Instagram ушло 2,5 года)! Это последний и лучший пример большой языковой модели, для обучения которой потребовалось сногсшибательное 175 миллиардов параметров. Хотя сама модель легко помещается на телефоне, объем инфраструктурных расходов, связанных с этими большими технологиями, ошеломляет и недоступен для большинства. (Эндрю Нг недавно говорил об этом:..
Facor Analyzer : подробное руководство
Факторный анализ используется для уменьшения размерности. Прежде чем перейти к факторному анализу, давайте разберемся, что такое уменьшение размерности? Когда мы уменьшаем количество объектов или столбцов в наборе данных без потери данных, это означает, что даже после уменьшения количества столбцов у нас есть данные. Это называется уменьшением размерности . Мы не только поговорим о теории, но и узнаем о ее реализации. Факторный анализ Факторный анализ — это метод, используемый..